精度と精度の違い(表付き)

AccuracyとPrecisionは、同じステートメントで多くの人がよく使用する2つの単語です。しかし、あなた方の何人がそれらの違いを知っていますか?違いを尋ねるとき、人々は、コンテキストまたは測定のいずれかの観点からデータを検証するための要因と見なされるため、両方とも同じであると言います。

正確さ そして 精度 統計、工学、科学の分野で広く使用されており、わずかな違いが結果や結果に深刻な影響を与える可能性があるため、測定の適合性、正確性、正確性が非常に重要です。

精度と精度

精度と精度の違い つまり、精度とは実際の測定値と標準測定値との近さを意味し、基本的には何かの正確さと公平さを意味しますが、精度とはさまざまな測定値の相互の近さを意味します。

精度には単一の要因がありますが、精度には複数の要因があります。精度は体系的なエラーを扱い、精度はランダムエラーを扱います。

正確さ 検討中の主題の正確性と適合性の程度を指します。たとえば、オブジェクト、値、または実験の精度は、それらが絶対値、真の値、または許容値にどれだけ近いかを測定したものです。

その間 精度 は一貫性と信頼性の尺度です。たとえば、オブジェクト、値、または実験の精度は、厳密な正確さの測定値です。つまり、何かを一貫して厳密に正確に保つ方法です。

精度と精度の比較表

比較のパラメータ正確さ精度
定義精度は、絶対値と真の値に対して比較が行われたときの、何かの正確さと適合性の程度として定義されます。精度は、厳密なコンプライアンスまたは再現性の下での定義された値に対する正確さの状態と見なすことができます。
両者の関係一部のオブジェクトや製品は偶然に正確に製造される可能性がありますが、確実かつ一貫して正確であるためには、常に正確に製造される必要があります。実験の結果は正確である可能性がありますが、正確ではない可能性がありますが、同時に正確で正確である可能性があります。
要因単一因子多因子
要因の基礎適合性と正確性正確
で使われる化学、物理学、統計学、工学など。化学、物理学、統計学、工学など。

精度とは何ですか?

正確さ 測定値がその真の値または正確さの程度に近いかどうかが評価される位置を指します。厳密な用語では、一貫性と真の観点から測定を指します。

正確な測定には、系統的またはランダムなエラーはありません。オブジェクトの精度は、それが正確かつ正確である場合にその実際の本質を取得します。理解しましょう 正確さ 例では、いくつかの弾丸は決定されたターゲットに発射されます。そして、発射されたすべての弾丸の測定値は、ターゲットの中心からキャプチャされます。

ここで、精度は、弾丸が中心にどれだけ接近して発射されるかとして定義されます。弾丸が中心にどれだけ接近して発射されたか。これはより正確であると見なされます。

を改善するために繰り返し測定を行うことができます 正確さ。精度を計算するために、繰り返し測定の平均を実行して、適合性と近さを識別します。ただし、エラーは、同等の次数の確立された真の値の上下にランダムにあると想定されます。

したがって、適切で適切な静力学が計算に使用される場合、実験は低精度で正確な結果を提供できます。

精度とは何ですか?

精度 測定が繰り返し行われたときに結果が一貫して類似したままである状態を意味します。

精度では、各測定でランダムエラーが発生するため、結果値が互いにわずかに異なる形式の観測エラーが発生します。 精度、実施された実験では、測定値が互いにどのように一致または近いかを示します。測定値が他の結果測定値に近いほど、測定値はより正確であると言われます。

バスケットボールの試合の助けを借りて精度を理解するために1つの例を見てみましょう。一人のプレーヤーがバスケットを作らなかったり、打撃に成功しなかったが、常にリムの同じ側を打ったり打ったりします。これは、その方向の彼の精度がより正確であると言われていることを意味します。

正確な測定は機器の品質を示す場合もありますが、品質は正確な測定には反映されません。

また、繰り返し測定しても精度は向上しません。実験を繰り返さずに精度の値を定量化することは不可能です。

精度と精度の主な違い

測定や計算を行う際には、精度と精度の両方が非常に重要な特性です。それらは、根本的なエラーまたは問題を特定することにより、目的または目標を達成するのに役立ちます。しかし、関連する要因を明確にするために、精度と精度の違いを理解することも必要です。

  1. 正確さ 正確性と適合性の程度です。これは、絶対測定値と実際の測定値の間の一致レベルを示しています。一方 精度 は、コンポーネントの測定値の結果値にある差異または変動のレベルを示しています。精度は、再現性で達成される一貫性の程度を表します。
  2. 正確さ 定義された測定値または実際の測定値に対する測定値の近さを指します。一方 精度 各測定値が他の測定値に近いことを表します。
  3. 正確さ は統計的バイアスの標準ですが 精度 分析変動の標準です。
  4. 正確さ、単一の要因のみが考慮されますが、 精度 複数の要因が考慮されます。
  5. 正確さ 評価には複数の測定が必要ですが、1つの測定に制限することができます 精度.
  6. 正確さ 誰かが特定のものやポイントをターゲットにしたい場合は重要ですが、 精度 計算を行う際に必要です。

精度と精度に関するよくある質問(FAQ)

測定は正確ですが正確ではありませんか?

測定は正確である可能性がありますが、正確ではありません。精度は、2つの測定値間の近さを示します。

一方、精度は、測定値が既知の値に近いことを示します。

簡単に言うと、測定値は正確であるが正確ではない可能性があり、同様に正確であるがあまり正確ではない可能性があります。どちらも互いに独立しています。

精度の公式は何ですか?

精度の公式は次のとおりです。
精度=正しく予測または分類されたアイテム/分類されたアイテムの合計

どうすれば精度を向上させることができますか?

精度を向上させるにはさまざまな方法があります。

精度を向上させるための最良の方法のいくつかは次のとおりです。

  1. 練習 - 練習する以外に方法はありません。練習すればするほど、上手になります。
  2. 学ぶ - あなたはできるだけ多くを学ぶ必要があります。特定の間違いが発生する理由とそれを回避する方法を理解するようにしてください。
  3. チェック中 - 常にすべてを再確認してください。初めてエラーのほとんどを簡単に見落とすので、エラーのマージンが確実に減少します。
  4. 速度を落とす - エラーのほとんどは、急いでいるときに発生しました。時間をかけて急いではいけません。精度が向上します。

体系的なエラーは精度や精度に影響しますか?

系統的誤差は測定の精度に影響しますが、精度はランダム誤差の影響を受けます。

精度と不確かさの違いは何ですか?

精度と不確実性の違いは次のとおりです。

  1. 精度とは、測定結果と、測定対象の真の値または既知の値との差です。したがって、それは真の値が存在することを示しています。
  2. 不確かさは、測定が完全になることは決してないことを示しています。これは、測定結果が存在すると予想される値の範囲のみを表します。真の価値は気にしません。

さまざまな種類のエラーは何ですか?

エラーには、一般に、重大なエラー、測定エラー、および失敗の3つのタイプがあります。

測定誤差はさらに2つのカテゴリに分類されます。

  1. 体系的なエラー
  2. ランダムエラー

系統的エラーには4つのタイプがあります。

  1. インストルメンタルエラー
  2. 環境エラー
  3. 観測誤差
  4. 理論上のエラー

結論

正確さ そして 精度 それらは最終的に検討中の対象の品質に影響を与えるため、測定には不可欠です。結果にエラーがないため、精度と精度の観点から何かを評価する場合は、両方が重要です。

精度 それ自体は、それがクラブされていなくても重要な概念です 正確さ. 正確な測定は正確である場合とそうでない場合があり、正確な測定は正確である場合とそうでない場合があるため、Precisionでも同じことが当てはまります。

しかし、結果が正確であるが正確ではない場合は、許容できない多くの変動が予想されます。

理由や測定値が何であれ、 正確さ そして 精度 評価パラメータとして、絶対値を明確に定義する必要がありますが、その前に、両方を十分に理解していることを確認する必要があります。あなたが望むものを達成するために。

参考文献

  1. https://www.collinsdictionary.com/dictionary/english/accuracy
  2. https://www.dictionary.com/browse/precision
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2D vs 3D